python高階學習筆記（一）高階函式

filter():

filter()函式接收乙個

函式 f

和乙個list

，這個函式 f 的作用是對每個元素進行判斷，返回 true或 false，

filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。

例如，要從乙個list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中刪除偶數，保留奇數，首先，要編寫乙個判斷奇數的函式：

def is_odd(x):
return x % 2 == 1

然後，利用filter()過濾掉偶數：

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

結果：[1, 7, 9, 17]

sorted():

python內建的 sorted()函式可對list進行排序：

>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])

[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是乙個高階函式，它可以接收乙個比較函式來實現自定義排序，比較函式的定義是，傳入兩個待比較的元素 x, y，如果 x 應該排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 應該排在 y 的後面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

因此，如果我們要實現倒序排序，只需要編寫乙個reversed_cmp函式：

def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0

這樣，呼叫 sorted() 並傳入 reversed_cmp 就可以實現倒序排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

sorted()也可以對字串進行排序，字串預設按照ascii大小來比較：

>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'])
['credit', 'zoo', 'about', 'bob']

'zoo'排在'about'之前是因為'z'的ascii碼比'a'小。

reduce()

reduce()函式也是python內建的乙個高階函式。reduce()函式接收的引數和 map()類似，乙個函式 f，乙個list，但行為和 map()不同，reduce()傳入的函式 f 必須接收兩個引數，reduce()對list的每個元素反覆呼叫函式f，並返回最終結果值。

例如，編寫乙個f函式，接收x和y，返回x和y的和：

def f(x, y):
return x + y

呼叫 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])時，reduce函式將做如下計算：

先計算頭兩個元素：f(1, 3)，結果為4；
再把結果和第3個元素計算：f(4, 5)，結果為9；
再把結果和第4個元素計算：f(9, 7)，結果為16；
再把結果和第5個元素計算：f(16, 9)，結果為25；
由於沒有更多的元素了，計算結束，返回結果25。

上述計算實際上是對 list 的所有元素求和。雖然python內建了求和函式sum()，但是，利用reduce()求和也很簡單。

reduce()還可以接收第3個可選引數，作為計算的初始值。如果把初始值設為100，計算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

結果將變為125，因為第一輪計算是：

計算初始值和第乙個元素：f(100, 1)，結果為101。

map():

map()是 python 內建的高階函式，它接收乙個函式 f 和乙個 list，並通過把函式 f 依次作用在 list 的每個元素上，得到乙個新的 list 並返回。

例如，對於list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果希望把list的每個元素都作平方，就可以用map()函式：

因此，我們只需要傳入函式f(x)=x*x，就可以利用map()函式完成這個計算：

def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

輸出結果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

注意：map()函式不改變原有的 list，而是返回乙個新的 list。

利用map()函式，可以把乙個 list 轉換為另乙個 list，只需要傳入轉換函式。

由於list包含的元素可以是任何型別，因此，map() 不僅僅可以處理只包含數值的 list，事實上它可以處理包含任意型別的 list，只要傳入的函式f可以處理這種資料型別。

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